PENGARUH BELANJA PEMERINTAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DAN PENGENTASAN KEMISKINAN DI KOTA BITUNG
Notice bibliographique
Résumé
PENGARUH BELANJA PEMERINTAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DAN PENGENTASAN KEMISKINAN DI KOTA BITUNG Yeni Saarce Magdalena Lantu, Rosalina A.M. Koleangan, Tri Oldy RotinsuluEkonomi Pembangunan – Fakultas Ekonomi dan BisnisUniversitas Sam ratulangi ABSTRAKAlokasi belanja dari pemerintah daerah merupakan salah satu indikator percepatan pembangunan yang terjadi di daerah, dimana alokasi belanja ini kemudian dibagi dalam dua kategori utama yakni belanja langsung dan belanja tidak langsung.Melalui penelitian ini akan dibuktikan bagaimana alokasi belanja langsung dan belanja tidak langsung memberi pengaruh terhadap perkembangan perekonomian di kota Bitung yang dilihat dari pertumbuhan ekonomi serta bagaimana pengaruhnya terhadap tingkat kemiskinan yang terjadi. Penelitian ini sendiri akan menggunakan regresi berganda sebanyak dua kali, untuk melihat pengaruh masing-masing variabel independent terhadap masing-masing variabel dependent. Kata kunci: Belanja langsung, Belanja Tidak Langsung, Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan.ABSTRACT The allocation of expenditure from local government is one of the indicators of the acceleration of development that occurs in the region, where the allocation of expenditure is then divided into two main categories namely direct expenditure and indirect spending.Through this research will be proved how the allocation of direct expenditure and indirect spending gives effect to the economic development in the city of Bitung seen from the economic growth and how its influence on the level of poverty that occurred. This research alone will use multiple regression twice, to see the influence of each independent variable to each dependent variable . Keywords: Direct Expenditure, Indirect Expenditure, Economic Growth, Poverty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».